阿里巴巴集团CTO鲁肃: 数字时代,技术的想象力不应设限

简介: 疫情期间,阿里巴巴如何通过宜搭这类低代码平台快速提升开发效率?阿里巴巴正在布局哪些技术方向和技术趋势?对于技术人,阿里最看重哪些素质?从支付宝工程师到蚂蚁科技CTO,再到阿里巴巴集团CTO,来听听程立(鲁肃)在今年云栖大会上的分享。

一、 从一个用户到上亿用户,余额宝花了1年,健康码用了几天时间

2013年6月阿里推出了余额宝,短短1年时间里达到上亿用户规模。那个时候,无论支付宝——承载余额宝的业务系统,还是后端——我们的合作伙伴天弘基金的系统都面临一个很大的挑战:怎么能够让余额宝快速扩展到服务上亿用户?

为此,我们的技术团队专门打了一场仗:用最短的时间和阿里云一起把天弘基金的系统搬到云上,通过云的方式扩展到可以服务几亿用户,搬上云大概也用了3个月时间。所以余额宝从一个用户到上亿用户,前后大概花了1年的时间。

今年以来,健康码成为国民级应用。不同的是,我们的技术团队只用了短短几天时间,就快速将一个构想变成了一个实际的系统,而健康码从一个用户到具备服务几亿的用户的能力,只用了几天的时间。七年时间,发生了巨大的变化。

健康码小小一张码,其背后非常复杂。之所以能这么快建好:一方面是因为它是一个云原生的应用,构建在云上、完全用云上的产品能力,不用担心扩展性。另一方面,借助云上的业务中台和数据中台,通过数据驱动满足系统本身复杂的数据和业务逻辑。背后还有阿里巴巴高效的“宜搭”平台,能够快速搭建并计算出每个用户的防疫状态。再加上钉钉、支付宝这些国民级应用的支持,用户使用健康码,只是打开一个新的小程序,非常方便。

二、 疫情期间,阿里巴巴的研发效率提升了20%~30%

疫情虽然给我们带来各种各样的困难和挑战,但对于企业的数字化,却起到了推进作用。

举例而言,疫情期间我们做了一个统计,阿里巴巴的工程师不能在公司、不能在一起开会、在家写代码,研发效率到底是高了还是低了?分析结论是效率提高了,一些核心研发指标,如人均需求交付数量、人均代码量都提升了20%到30%。

我们的研发工具乃至整个的研发平台已经具备了以数字化的方式进行工作的能力。但是如果不是因为疫情,这件事情它不会那么自然和快速的发生。

对于大多数企业,疫情似乎让大家一下子看到了数字化的力量。但其实,一切发展变化都是需要积累的,否则一场骤雨也不可能把夏天变成秋天。在今年的时间点,恰恰数字化的技术基本就绪、用户教育也基本就绪、企业和消费者对数字化的认识也基本就绪,这一切促成了量变走到可以产生质变的一个点。

对于企业,今年是一个非常关键的时间点。如果这个时间点抓住了,就拿到了数字时代的船票,从而进到下一个时代。如果错过这个时间点,那可能在一个关键的起跑线上落后了。

三、 阿里巴巴正在布局的技术方向和技术趋势

从云计算到云原生——彻底拥抱数字时代的业务架构方式

互联网刚出来的时候,如果从技术的角度来看,面向互联网编程和面向网络编程,没有特别大的区别。但现在我们知道,它是完全不同的思考。它不仅是处理网络通讯问题的差别,而是需要重新思考构建应用和业务的方式。面向手机编程和面向移动互联网编程,其实也是两码事。不是把应用搬到手机上,而是基于移动互联网去重新构建业务系统。

从过去十年的云计算,到阿里目前正在推动的“云原生”,其实也是一样,不是简单地技术升级,是整体的思想变化。未来,计算会变得无处不在。现在的云计算已经涵盖云边端,未来还会进一步走向万物互联,包括IoT的端。其次云计算会成为一套随处可用的基础设施,加上大数据、AI在内的各种能力。云在不断地变厚,在以前单纯的计算之上加上了一层数字化的能力,它的内涵变得更丰富。

所以,当我们讲云原生的时候,云其实已经是数字技术或者智能技术的代名词了。不只是把系统往云上搬,而是彻底拥抱一个数字时代的新的构架业务的方式,这是一个非常根本的改变。这是一个需要重新定义、发挥想象力和创造力来做的一件事情。

AI技术不设限——需要把技术红利像水一样渗透应用到业务场景

首先,阿里巴巴很重视AI和场景的结合。基于目前AI技术可以达到的水平,把技术红利充分释放到业务场景里去,就像把AI能力像水一样渗透到每个业务场景,让它真正去符合各个场景。这方面,阿里已经取得了一些比较好的进展。

这不仅是技术的进步,而且是团队能力的进步。原来工程、算法、数据是定义的非常清晰的不同角色,现在这三个角色越来越融合,现在再小的一个技术团队里面都有算法工程师。当我们讲技术和商业双轮驱动时,其实讲的是用数据、用算法去驱动商业,因此我们对未来技术leader的要求是同时要具备这三个能力,才能在阿里做一个合格的技术leader。

其次,我们持续关注AI技术本身的突破。当计算复杂到一定程度,当数据能达到一定量级,当算法精巧到一定程度之后,到底机器智能的极限在哪里?当未来的算力足够大到可以跟人脑匹敌的时候,机器是不是能够产生跟人脑所匹敌的智能?没有人知道答案是什么,但这都是非常有意义的方向。

另外,如何能够把机器和人更好地结合在一起,让双方能够协同产生一种新的智能,具有非常大的潜力。机器有机器的强项,人有人的强项,两者相结合,在很多应用场景里,会看到非常好的效果。

在我看来,未来有很多的未知,有很多的可能性。任何非常武断的说“这种就是不可能”,可能会错失未来很多创新的机会。这是一个非常激动人心的时代。

未来所有应用的核心都离不开数据和智能

阿里巴巴技术栈一路演进到现在,基本定义了前台、中台和底层三层的技术,每一层都在变得更加丰富:底层是以云为核心的基础设施;中台包括业务、数据、AI、协同,是上层业务系统可以共享的中台的业务、数据与智能——中台是有业务属性的;前台是越来越小、越灵动的前端应用。这个三层的stack 越来越清楚。

从整个研发来看,核心的思考是把前台应用的业务创新能力释放出来,前台变得更加数据驱动,未来所有应用的核心都离不开数据和智能。研发应用过去基本上是以软件为中心,但随着数字时代来临,需要软件和硬件一体化思考去构建应用。最近包括脑机接口在内的技术,也有一个比较大的发展,所以不只是物理世界和数字世界,甚至包括和生物世界的混合交互,都会产生更加有意思的应用。

过去单个个体的小需求往往得不到满足,但现在由于应用创建的成本越来越低,所以小的需求可以得到满足。未来应用的场景可能会越来越细分,更加多样化和个性化。越来越多的个体需求被得到尊重和照顾。未来五年有可能会比过去五十年加在一起的创新应用都多,这是技术进步带来的结果。

举个例子,云南西双版纳有几十头野生大象从保护区跑出来,跑到村庄附近啃庄稼地、和村民发生冲突,这是一个非常小的场景、又发生在西双版纳这个不算大的区域。过去因为得不到足够的关注和技术的帮助,这个问题始终没有得到解决。

现在,阿里巴巴有几个工程师用自己的业余时间,正在解决这个问题。基于卫星定位、移动协同、无人机以及云计算等技术,可以以相对较小的成本,用最新的技术,用不一样的方法,去尝试解决这个问题。

当数字新基建变得越来越普惠,工程师可以有更多创新,每个小的问题都能够得到解决。而解决这些小问题,背后的意义可能非常大。

**四、 技术人身上哪些素质是阿里最看重的?阿里的人才标准是什么?
**
阿里巴巴的工程师,其实是非常多样的,但还是有一些共同特点:

第一个特点:爱画大饼,但是画了大饼之后,自己能把它啃下去。阿里有两句技术人的土话:Think Big Go Deep,No Data No BB。两句话合在一起,就是爱画大饼,自己也要能啃下去。

第二个特点:就是担当,Yes We Can。

第三个特点:团队精神。阿里的商业系统是非常非常复杂的,代码量超过了十亿行,这些系统之间又有着密切相关的联系。没有团队精神,是没法在阿里做好技术的。

这些也是我们选技术人才时会着重去看的软素质,这些素质决定了同学能不能在阿里、在技术上取得进步。只要你是一个有开放精神、有持续学习能力的同学,在这个平台上,一定能够不断的成长,不断的创新。

目前为止,我仍然认为阿里巴巴能够给技术人提供最好的成功和成长土壤。阿里巴巴前CTO王坚博士说:阿里最大的骄傲是让每一个工程师能够在阿里平台上做出他一生最大的成就。我自己也是受益者,阿里巴巴平台把我的能力和影响力完完全全地放大了。

这个世界上有很多好公司:有的公司技术很强,有的公司产品很强,有的公司运营很强。但阿里巴巴是少有的能把运营、产品和技术都做得很强,而且三者相互驱动的一家公司。欢迎大家来阿里。

相关文章
|
4天前
|
人工智能 自然语言处理 文字识别
阿里云百炼Qwen3.7-Max简介:能力、优势、支持订阅计划参考
Qwen3.7-Max是阿里云百炼面向智能体时代推出的新一代旗舰模型,对标GPT-5.5、Claude Opus 4.7等闭源旗舰。该模型支持百万级token上下文窗口,具备顶级推理能力、多模态搜索与视觉理解增强、流式输出低延迟响应等核心优势,覆盖编程、办公、长周期自主执行等复杂场景。同时支持OpenAI接口兼容,便于系统快速迁移。用户可通过Token Plan团队或节省计划等订阅方式灵活调用,适合企业级高要求场景使用。
8527 37
阿里云百炼Qwen3.7-Max简介:能力、优势、支持订阅计划参考
|
4天前
|
缓存 测试技术 API
Qwen 3.7 Plus 与 Max 实测:性价比与多模态能力差异解析(2026)
2026 年 6 月 1 日,阿里悄无声息地发布了 Qwen 3.7 Plus,距 Qwen 3.7 Max 上线刚好 11 天。同样的 1M 上下文,同样的 35 小时自治上限。但价格才是头条:Plus 是 0.40/M输入,Max是 2.50/M——便宜约 6 倍——并且还能看图、看视频。Vision Arena 上 Plus 已经排到 #16。所以这周真正值得讨论的问题不是”要不要为视觉能力买单”,而是”Max 凭什么用 6 倍价格换来 2 个百分点的 benchmark 领先”。
|
4天前
|
JavaScript 定位技术 API
CodeGraph 爆火:编程 Agent 需要的不是更多上下文,而是一张提前画好的代码地图
CodeGraph 是一款爆火的本地代码智能工具,通过 tree-sitter 解析 AST 构建结构化知识图谱(存于 SQLite),为编程 Agent 提前生成“代码地图”。它显著降低 Agent 在中大型项目中的探索成本——实测工具调用减少71%、Token 降57%、速度提升46%,支持19+语言及主流框架路由识别,完全离线、无需 API Key。
622 3
CodeGraph 爆火:编程 Agent 需要的不是更多上下文,而是一张提前画好的代码地图
|
4天前
|
人工智能 运维 JavaScript
阿里云Qoder CN(原通义灵码)全解析 产品形态、版本划分与技术适配说明
在AI辅助开发与智能办公工具持续普及的当下,阿里云旗下原通义灵码正式更名为Qoder CN,同时延伸出QoderWork CN、Qoder CN CLI、Qoder CN Mobile等多款配套产品,形成覆盖代码开发、日常办公、终端交互、移动端使用的完整工具矩阵。Qoder CN核心定位为AI智能编码助手,深度适配主流代码编辑器、集成开发环境以及终端场景;QoderWork CN则偏向桌面端综合办公辅助,二者面向不同使用场景,划分了多个版本档位,搭配差异化资源配额、功能权限与计费规则,同时兼容多款主流大模型。
628 5
|
4天前
|
数据采集 人工智能 前端开发
让 Coding Agent 从黑盒到透明:阿里云 Agent 观测审计数据采集实践
AI Agent 规模化落地带来执行黑盒、行为难追溯、成本难度量三大难题。阿里云基于 OTel 标准,面向 Coding Agent、个人通用助理和框架型 Agent,推出 LoongSuite Pilot、插件及探针等无侵入采集方案,让 Agent 实现可看见、可分析、可审计、可治理。
715 148
|
4天前
|
人工智能 缓存 自然语言处理
阿里Qwen3.7-Max评测:Agent能力显著提升,耗时与调用成本大幅下降
阿里云百炼推出面向智能体的旗舰大模型Qwen3.7-Max,具备长周期自主执行能力,显著提升编程、办公自动化等复杂任务处理水平;支持MCP集成与多框架兼容,并以限时5折+100万Tokens免费试用大幅降低使用门槛,助力企业高效落地AI应用。在阿里云百炼平台快速体验:https://t.aliyun.com/U/fPVHqY
1951 10
|
4天前
|
存储 安全 Java
AgentScope Java 2.0:打造分布式、企业级智能体底座
AgentScope 2.0 面向分布式部署、稳定运行、权限安全等企业级需求全面升级,打造支持多租户隔离与长期稳定运行的企业级智能体底座。
|
4天前
|
人工智能 运维 API
2026年阿里云百炼通义千问Qwen3.7-plus深度介绍 功能特性、使用优势及618大促订阅方案指南
大模型技术的普及,让AI能力逐步融入个人办公、内容创作、代码编写、企业运营、教育培训等各类场景。不同定位的模型对应不同使用需求,旗舰级模型性能强劲但使用成本偏高,轻量化模型价格低廉却难以胜任复杂任务,而介于两者之间的中端主力模型,凭借均衡的能力、亲民的定价、广泛的场景适配性,成为绝大多数个人用户、小型团队、中小企业的首选。
746 1
|
4天前
|
人工智能 安全 定位技术
CodeGraph深度解析 让Claude Code工具调用直降七成的核心原理与实操教程
如今以Claude Code为代表的AI编程智能体已经成为开发者日常编码、项目重构、漏洞修复的必备工具。但在长期使用过程中,几乎所有开发者都会遇到同一个明显痛点:AI虽然具备强大的代码生成与分析能力,却常常陷入盲目探索的循环中。
1348 2
|
4天前
|
人工智能 运维 自然语言处理
阿里云百炼Qwen3.7-Max模型详解:综合能力、核心优势与订阅计划参考指南
2026年,大模型技术持续向通用化、高性能、场景化方向迭代,阿里云百炼作为一站式大模型服务平台,持续推出迭代升级的模型产品,Qwen3.7-Max便是当前主力旗舰级大模型之一。该模型依托深度优化的底层架构与大规模训练数据,在文本理解、逻辑推理、多模态交互、代码生成、长文本处理等多个维度实现能力升级,同时搭配灵活的订阅计划体系,能够适配个人开发者、中小企业、大型企业、政企机构等不同类型用户的使用需求。
549 2